본 연구에서는 국내 철도건널목의 지장물 검지 시스템 및 차단제어 시스템의 운영현황을 살펴봄으로써 기존 시스템의 문제점을 보완할 수 있는 새로운 건널목 제어시스템 및 알고리즘을 제시한다. 국내 건널목 제어시스템의 경우 차량 및 지장물 검지를 통해 단순 입구측 및 출구측을 제어하는 방식으로서 도로 교통과는 연계를 하지 못하고 있는 실정이다. 또한 검지시스템과 차단시스템의 신호연계체계의 미비로 인하여 비효율적이며 안전성이 결여된 건널목 운영을 보이고 있다. 본 연구에서는 보다 효율적인 건널목 운영을 위하여 지자계 검지센서와 레이저 검지센서를 통합한 철도 건널목 지장물 진입위반차량 검지시스템과 4분할차단기 알고리즘을 제시하였고, 현장시험을 통하여 본 연구에서 제시한 알고리즘의 신뢰성을 검증하였다. 그 결과 본 연구에서 개발되어진 시스템들은 철도 건널목 제어기기들간의 상호연계가 가능하며, 동시에 차량운전자의 운행 형태를 고려한 차단제어 방식으로 열차와의 충돌사고를 예방할 수 있으리라 기대되어진다.
도시로의 집중현상에 따라 차량이 증가함으로 한정된 공간에서의 도시교통난이 계속 악화되고 있는 실정이다. 도로상의 불법 주ㆍ정차위반차량으로 인해 차량소통에 불편을 주고, 주거 및 교통환경을 저해하기 때문에 견인업무는 주차정책을 실현시키는 강력한 수단으로써 반드시 필요하지만, 우리나라에서 불법 주ㆍ정차 차량의 견인부분에 대한 연구 및 결과는 극히 미비한 실정이다. 이에 따라 본 연구에서는 우리나라 주요 도시를 대상으로 불법 주ㆍ정차 차량의 견인운행 실태 및 특징을 비교, 견인제도의 문제점을 분석하여 개선방안을 검토하고자 하였다. 이의 내용으로는 각 시에서 추진 및 계획중인 지능형 교통체계(ITS), 버스 정보시스템(BIS) 및 차량 위치 자동 표시기(AVM)를 연계시켜 공차거리를 줄이는 등의 첨단체계를 구축하여 견인차량에 대한 운영을 효율적으로 하여야 할 것이고, 요금의 구조도 서울을 제외한 기존의 3단계 톤급별 요금구조에서 장래 대형차의 견인을 감안한 4단계의 톤급별 요금구조로의 조정방안이 필요하다. 견인비용에 있어서도 대부분의 도시가 수년전의 여건을 근거로 산출한 결과를 기준으로 요금을 징수하고 있어 현실에 맞지 않는 요금체계를 적용시키고 있는 실정이다. 따라서, 견인비용부분에 대하여도 장래의 경제여건을 감안한 탄력적 요금체계를 설정하여 경영합리화를 유도함이 바람직하다. 부가하여, 견인원가에 대한 사례분석 결과는 부천시를 중심으로 하여 현실성 있는 견인비용을 제시코자 하였다.
국내에는 도로의 교통혼잡을 효율적으로 운영하기 위해서 지능형 교통체계(ITS)가 구축되어 있으며 교통정보 수집 및 과속단속 시스템에 활용되고 있다. 현재, 교통순환과 교통안전 확보를 위해 차로마다 통행 차량을 지정하는 지정차로제 및 전용차로제가 시행되고 있으며 인공지능 기술을 적용한 체계적이고 정확한 불법 차량 단속시스템이 필요하다. 본 연구에서는 지정차로제의 차량 통행의 효율성을 향상 할 수 있는 차량번호 인식 모델을 제안한다. 컴퓨터 비전 기술을 적용하여 실시간으로 3차선과 4차선의 다차선 도로를 인식하고 차로별 차량번호를 검지하여 지정차로제 위반 차량의 단속방안을 제시하고자 한다.
최근 들어 기존의 녹색 바탕의 차량 번호판에서, 흰색 바탕의 신 차량 번호판으로 교체되고 있다. 하지만, 아직 기존의 차량 번호판이 신 차량 번호판으로 전면 교체 되지 않아 두 번호판 모두 사용되고 있기 때문에 주차 관리 시스템, 속도위반, 신호 위반 등 무인 카메라를 이용한 시스템에서, 기존 차량 번호판과 신 차량 번호판 특징에 맞는 인식 시스템이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 녹색 번호판과 흰색 번호판 모두를 추출하고 인식 할 수 있는 알고리즘에 관한 연구를 수행하였다. 다양한 환경에서 획득한 차량 영상으로부터 번호판 영역을 추출하기 위하여 형태학적 특징을 이용하였고, 추출된 번호판 영역의 수평, 수직 히스토그램과 문자의 상대적 위치 정보를 이용하여, 문자를 분리하였다. 최종적으로, 분리된 문자를 인식하기 위해 주성분 분석법(PCA : Principal Component Analysis)과 선형 판별 분석법(LDA : Linear Discriminant Analysis)을 적용하여 인식 시스템을 구성하였다. 실험 결과, 불규칙한 조명 상태에서도 상대적으로 높은 추출률과 문자 인식률을 나타내었다.
우리나라 노년층의 교통사고 사망자와 보행 중 사망 비율은 증가하고 있으나 노년층을 대상으로 한 안전대책이나, 안전시설 및 보행환경 개선 등이 미비하다. 이에 본 연구에서는 과적인 노인보행자 교통안전대책을 마련할 수 있도록 기초자료를 제공하기 위하여 서울시와 경기도 지역의 5개 노인종합복지관을 이용하는 노년층을 대상으로 노년층 보행자의 통행실태 및 교통안전의식, 보행행태를 알아보기 위하여 설문을 실시하였다. 그 결과 노인의 50% 이상이 매일 외출하는 것으로 나타났다. 또한 횡단보도를 건널 때 신호를 지키지 않는 차량으로 인하여 사고의 위험을 느끼며, 보행자 신호시간 부족하다고 응답하였다. 따라서 노인 보행자의 교통사고 예방을 위해서는 과속이나 신호위반이 잦은 곳에 과속 및 신호위반 단속카메라를 설치하고 도로폭이 넓은 곳에서는 보행섬을 설치하고 횡단보도의 보행자 신호시간 연장의 확대추진 등이 필요한 것으로 나타났다.
This research was verified detection way of intercept vehicles and performance evaluation after system installation using image detector as detection way of ground installation. By image recognition algorithm was on the trace of moving orbit of violation vehicles for detection way of intercept vehicles. When moving orbit is located special site, utilized geometric image calibration and DC-notch filter. These are cognitive system of license plate by making signal. Then, Bright Evidence Detection and Dark Evidence Detection were applied to after mixing. It is applied to way of Backward tracking for detection way of intercept vehicles. After the field evaluation of developed system, it should be analyzed the more high than recognition rate of minimum standards 80%. It should rise in the estimation of the site applicability is highly from now.
자동차 공장에서의 생산스케줄은 차체공장에서부터 시작되는데 가장 이상적인 생산스케줄은 차체공장의 생산스케줄이 최종 조립라인의 조립스케줄과 동일하게 구성이 되는 것인데 차체공장, 도장공장, 조립공장의 생산 방식이 서로 다르므로 각각의 생산스케줄 목표에 맞게 투입순서를 조절해야 한다. 이를 위해서 WBS(White Body Storage), CRS(Color Rescheduling Storage), PBS(Painted Body Storage)라는 세 개의 주요 완충공간을 이용한다. 본 논문에서는 시뮬레이션 사례연구를 통하여 CRS와 PBS의 효율적인 운영을 위해 전용레인 설치를 검토하였다. 그 결과 전용레인을 설치하였을 경우 CRS에서는 그룹화비율이 감소하고, 동시에 회송차량이 증가하므로 효과적인 방법이 아님을 알 수 있었다. PBS에 전용레인을 설치한 경우에도 접근금지조건을 위반하는 차량과 회송차량이 증가하여 효율적이지 못함을 알 수 있었다.
본 연구는 승용차요일제에 참여한 운전자를 대상으로 승용차요일제를 준수하고 위반하는데 미치는 영향을 분석하고 그 중에서 인센티브 혜택을 받았던 운전자들을 대상으로 인센티브에 대한 만족도에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 그 결과 행정구역인 동단위통행 에너지 소비량이 높은 지역에 거주하고, 버스정류장당 잠재이용수요가 낮은 지역에 거주하며, 주택호수당 승용차통행발생량이 낮은 지역에 거주하는 운전자일수록 승용차요일제를 위반할 확률이 높으며, 교통정책 중에 버스노선조정과 확충을 최우선으로 추진해야한다고 판단하는 운전자일수록, 한 달 평균 차량운영비가 높은 운전자일수록, 유류비 증가분이 5~10% 인상되어도 적극적으로 참여하지 않겠다고 응답한 운전자일수록 위반할 확률이 높게 추정되었다. 인센티브 만족도 분석은 혼잡통행료 요금을 50% 감면하는 현제도에 대하여 분석하였는데, 주택호수당 승용차통행발생량이 높은 지역에 거주하고, 인구1인당 발생통행량이 낮은 지역에 거주하는 운전자일수록 만족도를 높게 평가하였으며, 승용차요일제에 운휴일에 이용하는 대체교통수단이 버스이고 승용차요일제 참가이유가 인센티브 혜택을 받기 위함이 아니었던 운전자일수록 만족도가 높게 추정되었다.
신 차량 번호판 차량이 꾸준히 증가함에 따라, 교통위반 단속, 무인 주차 관리 시스템, 범죄 및 도난 차량 검거를 위한 신 자동차 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 지능형 신 자동차 번호판 인식 방법을 제안하였다. 무인 카메라에서 획득된 신 차량 영상을 그레이 레벨로 변환한 후에 블록 이진화한다. 블록 이진화된차량 영상을 대상으로 차량의 형태학적 특징을 적용하여 잡음을 제거한 후, 번호판 영역을 추출한다. 추출된 번호판 영역에 대해 Grassfire 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 차량 번호판을 인식하기 위하여 추출된 개별 코드를 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 학습 및 인식한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 100장의 차량 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.
본 연구는 간선도로 상의 이단횡단보도와 일반횡단보도를 비교대상으로 하여 차량 및 보행자 행태분석을 통해 요인을 추출하고, 보행자의 심리적 부담감이라는 정성적 요소를 포함하여 위험도(Risk Analysis)를 비교하고자 한다. 국내 외 선행 연구고찰을 통해 이단횡단보도의 연구방향을 제시하고, 횡단보도(일반, 이단)에서 차량과 보행자의 위반행태 및 전문가 설문을 통하여 위험도 평가항목 및 구조를 정립하였다. 보행자가 느낄 수 있는 심리적 부담감과 같은 정성적 평가항목을 반영하기 위하여 계층분석법(AHP : Analytic Hierarchy Process)을 통한 가중치(Weight)를 산정하고, 조사내용을 종합 점수화하여 위험도 분석을 수행하였다. 이단횡단보도와 일반횡단보도의 위험도 평가결과, 정량적 요소 측면에서는 차량위반 항목에 대해 이단횡단보도(0.318)가 일반횡단보도(0.241)에 비해 높게 나타났으며, 보행자 위반 항목에 대해 일반횡단보도(0.241)가 이단횡단보도(0.130)보다 높게 나타나 정량적 요소에 따른 상대적 위험도는 일반횡단보도(0.482)가 이단횡단보도(0.448)보다 1.08배 높은 것으로 분석되었다. 다만, 보행자의 심리적 부담감이라는 정성적 요소를 포함하면 일반횡단보도(0.503)가 이단횡단보도(0.462)의 상대적 위험도 보다 1.09배 높은 것으로 분석되어 보행자의 심리적 불안감을 포함하더라도 간선도로 단일로 상에 설치된 이단횡단보도가 일반횡단보도 보다 다소 안전한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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